« Je pense que je suis probablement aussi coupable que tout le monde », admet Max Bajracharya, vice-président directeur de la robotique du Toyota Research Institute (TRI). « C’est comme si, maintenant, nos GPU étaient meilleurs. Oh, nous avons l’apprentissage automatique et maintenant vous savez que nous pouvons le faire. Oh, d’accord, peut-être que c’était plus difficile que nous ne le pensions.
L’ambition est, bien sûr, un aspect important de ce travail. Mais il y a aussi une grande et inévitable tradition de réapprentissage des erreurs. Les personnes les plus intelligentes dans la salle peuvent vous dire un million de fois pourquoi un problème spécifique n’a pas été résolu, mais il est toujours facile de vous convaincre que cette fois, avec les bonnes personnes et les bons outils, les choses seront simplement différentes.
Dans le cas de l’équipe de robotique interne de TRI, la tâche impossible est la maison. L’insuccès dans la catégorie n’est pas faute d’avoir essayé. Des générations de roboticiens ont convenu qu’il y a beaucoup de problèmes qui attendent d’être automatisés, mais jusqu’à présent, les succès ont été limités. Au-delà de l’aspirateur robotique, il y a eu peu de progrès.
L’équipe de robotique de TRI a depuis longtemps fait de la maison une priorité. Cela est dû, en grande partie, au fait qu’il a choisi les soins aux personnes âgées comme une «étoile du nord» pour la même raison que les entreprises japonaises sont tellement en avance sur le reste du monde dans la catégorie. Le Japon a la plus forte proportion de citoyens de plus de 65 ans au monde, derrière Monaco, un micro-État d’Europe occidentale avec une population de moins de 40 000 habitants.
Dans un monde où notre santé et notre bien-être sont si étroitement liés à notre capacité de travailler, c’est un problème qui frôle la crise. C’est le genre de chose qui fait la une des journaux du New York Times des professeurs adjoints de Yale pour avoir suggéré un suicide de masse. C’est évidemment la plus sensationnaliste des « solutions », mais c’est toujours un problème à la recherche d’une solution significative. Ainsi, de nombreux roboticiens japonais se sont tournés vers la robotique et l’automatisation pour résoudre des problèmes tels que les soins de santé à domicile, la préparation des aliments et même la solitude.
Crédits image : Brian Chauffe
Les premières vidéos produites par des professionnels présentaient la robotique à la maison, exécutant des tâches complexes, comme la cuisine et le nettoyage d’un large éventail de surfaces. Lorsque TRI a ouvert les portes de ses laboratoires de South Bay pour sélectionner la presse cette semaine afin de présenter une gamme de ses différents projets, l’élément maison faisait notamment défaut. Bajracharya a présenté une paire de robots. Le premier était un bras prêt à l’emploi modifié qui déplaçait des boîtes d’une pile vers des bandes transporteuses à proximité, dans une démonstration conçue pour décharger des camions – l’une des tâches les plus difficiles à automatiser dans un entrepôt industriel.
Le second était un robot roue qui fait ses courses. Contrairement à l’exemple de l’entrepôt, qui comportait des pièces standard avec une pince modifiée, ce système a été en grande partie conçu en interne par nécessité. Le robot est envoyé pour récupérer différents produits sur l’étagère en fonction des codes à barres et de l’emplacement général. Le système est capable de s’étendre jusqu’à l’étagère du haut pour trouver des objets, avant de déterminer la meilleure méthode pour saisir le large éventail d’objets différents et les déposer dans son panier. Le système est une excroissance du pivot de l’équipe loin des robots spécifiques à la maison.
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À côté des deux robots se trouve une fausse cuisine, avec un système de portique configuré jusqu’au sommet de ses murs. Un robot quasi-humanoïde pend, immobile et sans vie. Il n’est pas reconnu pendant la durée des démos, mais le système semblera familier à tous ceux qui ont regardé les premières vidéos conceptuelles de l’équipe.
« La maison est si difficile », dit Bajracharya. « Nous choisissons des tâches stimulantes parce qu’elles sont difficiles. Le problème avec l’accueil n’est pas que c’était trop dur. C’était qu’il était trop difficile de mesurer les progrès que nous faisions. Nous avons essayé beaucoup de choses. Nous avons essayé de créer un désordre procédural. On mettait de la farine et du riz sur les tables et on essayait de les essuyer. Nous mettions des choses dans toute la maison pour rendre le robot bien rangé. Nous nous déployions dans Airbnbs pour voir si nous faisions bien, mais le problème est que nous ne pouvions pas obtenir la même maison à chaque fois. Mais si nous le faisions, nous serions trop adaptés à cette maison.
Emménager dans le supermarché était un effort pour aborder un environnement plus structuré tout en s’attaquant à un problème urgent pour la communauté des personnes âgées. En testant le produit, l’équipe est passée d’Airbnbs à une épicerie familiale locale.
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« Pour être tout à fait honnête, le problème du défi n’a pas d’importance », explique Bajracharya. «Les défis robotiques DARPA, ce n’étaient que des tâches inventées qui étaient difficiles. C’est également vrai pour nos défis. Nous aimons la maison parce qu’elle est représentative de l’endroit où nous voulons éventuellement aider les gens à la maison. Mais ce n’est pas forcément la maison. Le marché de l’épicerie est une très bonne représentation parce qu’il a cette énorme diversité.
Dans ce cas, certains des apprentissages présentés dans ce contexte se traduisent par les besoins plus larges de Toyota.
Ce qui, précisément, constitue un progrès pour une équipe de cette nature est une question difficile à répondre. Cependant, c’est certainement une priorité, car les grandes entreprises ont commencé à réduire les rôles dans les projets de recherche à longue traîne qui n’ont pas encore produit de résultats tangibles et monétisables. Quand j’ai posé la question à Gill Pratt hier, le patron du TRI m’a dit :
Toyota est une entreprise qui s’est efforcée de faire en sorte que l’emploi ne suive pas le cycle économique. L’industrie automobile connaît des hauts et des bas tout le temps. Vous savez peut-être que l’histoire de Toyota est d’essayer de ne pas licencier quand les temps sont durs, mais plutôt de passer par quelques choses. L’un est le sacrifice partagé, où les gens adoptent la cause. La seconde est d’utiliser ces temps pour investir dans l’entretien, les plans et l’éducation pour aider les gens à se former.
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Toyota est bien connue dans l’industrie pour sa politique « sans licenciements ». C’est un objectif admirable, certainement, d’autant plus que des entreprises comme Google et Amazon sont au milieu de licenciements qui se comptent par dizaines de milliers. Mais lorsque les objectifs sont plus abstraits, comme c’est le cas avec le TRI et les autres départements de recherche, comment une entreprise mesure-t-elle les jalons pertinents ?
« Nous faisions des progrès sur la maison mais pas aussi vite et pas aussi clairement que lorsque nous déménageons à l’épicerie », explique le cadre. « Lorsque nous nous déplaçons à l’épicerie, il devient vraiment très évident que vous vous débrouillez bien et quels sont les vrais problèmes de votre système. Et puis vous pouvez vraiment vous concentrer sur la résolution de ces problèmes. Lorsque nous avons visité les installations de logistique et de fabrication de Toyota, nous avons vu toutes ces opportunités où il s’agit essentiellement du défi de l’épicerie, sauf un peu différent. Maintenant, au lieu que les pièces soient des articles d’épicerie, les pièces sont toutes les pièces d’un centre de distribution. »
Comme c’est la nature des projets de recherche, ajoute Bajracharya, les résultats bénéfiques sont parfois inattendus : « Les projets étudient toujours comment nous amplifions finalement les gens chez eux. Mais au fil du temps, alors que nous choisissons ces tâches difficiles, si des choses s’appliquent à ces autres domaines, c’est là que nous utilisons ces jalons à court terme pour montrer les progrès de la recherche que nous réalisons.
Le chemin vers la production de telles percées peut aussi parfois être flou.
« Je crois que nous comprenons en quelque sorte le paysage maintenant », a déclaré Bajracharya. « Peut-être que j’étais naïf au début en pensant que, d’accord, nous avons juste besoin de trouver cette personne à qui nous allons confier la technologie à un tiers ou à quelqu’un à l’intérieur de Toyota. Mais je pense que ce que nous avons appris, c’est que, quoi qu’il en soit – qu’il s’agisse d’une unité commerciale, d’une entreprise, d’une startup ou d’une unité à l’intérieur de Toyota – ils ne semblent pas exister.
La création de startups – semblable à ce qu’Alphabet a fait avec ses laboratoires X – est certainement sur la table, même si ce n’est probablement pas la principale voie vers la productisation. La forme que prendra finalement cette voie reste cependant incertaine. Bien que la robotique en tant que catégorie soit actuellement beaucoup plus viable qu’elle ne l’était lors de la création de TRI en 2017.
« Au cours des cinq dernières années, j’ai l’impression que nous avons fait suffisamment de progrès dans ce problème très difficile pour que nous commencions maintenant à le voir se transformer en ces applications du monde réel », déclare Bajracharya. «Nous avons consciemment changé. Nous poussons toujours à 80 % l’état de l’art avec la recherche, mais nous avons maintenant alloué peut-être 20 % de nos ressources pour déterminer si cette recherche est peut-être aussi bonne que nous le pensons et si elle peut être appliquée à de vrais -applications mondiales. Nous pourrions échouer. Nous pourrions réaliser que nous pensions avoir fait des percées intéressantes, mais ce n’est pas du tout fiable ou assez rapide. Mais nous consacrons 20 % de nos efforts à essayer.